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J-GLOBAL ID：202202286492824132   整理番号：22A0000734

プライベートセット交差に基づく大宇宙のためのプライバシー保護高感度属性の達成【JST・京大機械翻訳】

Achieving privacy-preserving sensitive attributes for large universe based on private set intersection

著者 (6件)： Yang Li (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Li Cheng (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Cheng Yuting (School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Yu Shui (School of Software, University of Technology Sydney, Sydney, Australia) ,  Ma Jianfeng (School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Ma Jianfeng (Guizhou University, Guizhou, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 582  ページ： 529-546  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,データ量の増加は,分析と保管のためにクラウドに送られており,クラウドにおけるデータセキュリティは広く関係している。それらの中で,CP-ABEは,ソースデータを保護するための最も有望な技術の1つと考えられている。しかし,ほとんどのCP-ABE方式において,攻撃者は,政策平文からユーザプライバシー情報を得るかもしれない。よりありそうなことに,部分的政策隠蔽プログラムは,完全な政策隠蔽を満足せず,大きな宇宙のニーズにも適用しない。本論文では,プライベートセット交差(PSI)を用いて,ポリシーにおける属性値および名前の両者を隠した。CP-ABEプログラムは完全な隠蔽ポリシーをサポートするだけでなく,ユーザパスワードと鍵の間の認証関係とマッピング関係も計算できる。多項式ベースPSIと再帰的アルゴリズムを用いて,認証関係を計算した。そして,アルゴリズムとラベルベクトルの助けを借りて,マッピングを通信制限の下で決定する。アウトソーシングインデックスを通して,著者らは効率的隠蔽戦略を達成して,効果的にユーザのコンピューティングオーバヘッドを減少する。最後に,理論解析と実験は,著者らのモデルが,効果的に敏感な属性を保護する間,より良い性能を有することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  多項式 ,  ベクトル ,  通信 ,  *宇宙空間 ,  高感度 ,  パスワード ,  認証 ,  アウトソーシング ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 再帰アルゴリズム ,  オーバヘッド ,  *プライバシー保護 ,  理論解析 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 隠された政策 ,  プライベートセット交差 ,  大きな宇宙 ,  タグベクター

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交差 ,  宇宙 ,  プライバシー ,  高感度 ,  属性